史上最全的机器学习面试题,机器学习爱好者必看

最新最全的机器学习⾯试题及答案汇总⼈⼯智能的出现，将机器学习推向了顶峰，机器学习成为⼀门过硬的技术，从事⼈⼯智能职业，要过⼀⼤⾯试关就是机器学习，掌握了机器学习才能更好的发挥出潜能，作为⼈⼯智能⼯程师，如何快速通关呢?下⾯IT培训⽹盘点机器学习⾯试题，并附上答案。

机器学习⾯试题有答案汇总Q1. 在回归模型中，下列哪⼀项在权衡⽋拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最⼤?A. 多项式阶数B. 更新权重 w 时，使⽤的是矩阵求逆还是梯度下降C. 使⽤常数项答案：A解析：选择合适的多项式阶数⾮常重要。

如果阶数过⼤，模型就会更加复杂，容易发⽣过拟合;如果阶数较⼩，模型就会过于简单，容易发⽣⽋拟合。

如果有对过拟合和⽋拟合概念不清楚的，见下图所⽰：Q2. 假设你有以下数据：输⼊和输出都只有⼀个变量。

使⽤线性回归模型(y=wx+b)来拟合数据。

那么使⽤留⼀法(Leave-One Out)交叉验证得到的均⽅误差是多少?A. 10/27B. 39/27C. 49/27D. 55/27答案：C解析：留⼀法，简单来说就是假设有 N 个样本，将每⼀个样本作为测试样本，其它 N-1 个样本作为训练样本。

这样得到 N 个分类器，N 个测试结果。

⽤这 N个结果的平均值来衡量模型的性能。

对于该题，我们先画出 3 个样本点的坐标：使⽤两个点进⾏线性拟合，分成三种情况，如下图所⽰：第⼀种情况下，回归模型是 y = 2，误差 E1 = 1。

第⼆种情况下，回归模型是 y = -x + 4，误差 E2 = 2。

第三种情况下，回归模型是 y = -1/3x + 2,误差 E3 = 2/3。

则总的均⽅误差为：Q3. 下列关于极⼤似然估计(Maximum Likelihood Estimate，MLE)，说法正确的是(多选)?A. MLE 可能并不存在B. MLE 总是存在C. 如果 MLE 存在，那么它的解可能不是唯⼀的D. 如果 MLE 存在，那么它的解⼀定是唯⼀的答案：AC解析：如果极⼤似然函数 L(θ) 在极⼤值处不连续，⼀阶导数不存在，则 MLE 不存在，如下图所⽰：另⼀种情况是 MLE 并不唯⼀，极⼤值对应两个θ。

机器学习深度学习面试问题汇总导读在面试之前，你会觉得自己什么都懂，但是真的开始面试了，你发现你自己什么都不懂！可怕的机器学习面试。

在面试之前，你会觉得自己什么都懂，但是真的开始面试了，你发现你自己什么都不懂！在过去的几个月里，我面试了很多公司的初级职位，涉及数据科学和机器学习。

在我攻读机器学习和计算机视觉硕士学位的最后几个月里，我都是在学校里学习，大部分之前的经验都是研究和学术方面的，但是我有8个月的时间处于早期创业阶段(与ML无关)。

我在创业阶段的这些角色包括数据科学、通用的机器学习和自然语言处理或计算机视觉相关的内容。

我面试过亚马逊、特斯拉、三星、优步、华为等大公司，也面试过很多初创公司，从初创阶段到资金雄厚的阶段的公司都有。

今天我将和大家分享我被问到的所有面试问题以及如何解决这些问题。

许多问题都是很常见的和预想的理论问题，但也有许多问题是很有创造性的。

我将简单地列出最常见的一些，因为网上有很多关于它们的资源，并深入探讨一些不太常见和棘手的。

我希望通过阅读这篇文章，你能在机器学习面试中取得好成绩，找到你梦想的工作！就让我们开始吧：偏差和方差之间的权衡是什么？什么是梯度下降？解释过拟合和欠拟合，以及如何与之对抗？你如何对抗维度灾难？什么是正则化，我们为什么要使用它，并给出一些常见方法的例子?解释主成分分析(PCA)？为什么在神经网络中ReLU比Sigmoid更好更常用？什么是数据归一化？我们为什么需要它？我觉得这个问题很重要。

数据归一化是一个非常重要的预处理步骤，用于对数值进行缩放以适应特定的范围，以确保在反向传播过程中更好地收敛。

一般来说，这可以归结为减去每个数据点的均值，再除以其标准差。

如果我们不这样做，那么一些特征(那些大幅值的特征)将在损失函数中得到更多的权重(如果一个高幅值的特征变化了1%，那么这个变化是相当大的，但是对于较小的特征，它是相当小的)。

数据归一化使得所有特征的权重相等。

1.什么是机器学习机器学习是为了应对系统程序设计，属于计算机科学类的学科，它能根据经验进行自动学习和提高。

例如：一个由程序操纵的机器人，它能根据从传感器搜集到的数据，完成一系列的任务和工作。

它能根据数据自动地学习应用程序。

2.机器学习与数据挖掘的区别机器语言是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力，使它能自主的学习、设计和扩展相关算法。

数据挖掘则是一种从非结构化数据里面提取知识或者未知的、人们感兴趣的图片。

在这个过程中应用了机器学习算法。

3.什么是机器学习的过度拟合现象在机器学习中，当一个统计模型首先描述随机误差或噪声，而不是自身的基本关系时，过度拟合就会出现。

当一个模型是过于复杂，过拟合通常容易被发现，因为相对于训练数据类型的数量，参数的数量过于五花八门。

那么这个模型由于过度拟合而效果不佳。

4.过度拟合产生的原因由于用于训练模型的标准并不等同于判断模型效率的标准，这导致了产生过度拟合的可能性。

5.如何避免过度拟合当你使用较小的数据集进行机器学习时，容易产生过度拟合，因此使用较大的数据量能避免过度拟合现象。

但是，当你不得不使用小型数据集进行建模时，可以使用被称为交叉验证的技术。

在这种方法中数据集被分成两节，测试和训练数据集，测试数据集只测试模型，而在训练数据集中，数据点被用来建模。

在该技术中，一个模型通常是被给定有先验知识的数据集（训练数据集）进行训练，没有先验知识的数据集进行测试。

交叉验证的思想是：在训练阶段，定义一个数据集用来测试模型。

6.什么是感应式的机器学习？感应机器学习涉及由实践进行学习的过程，能从一组可观测到的例子的尝试推导出普遍性规则。

7.什么是机器学习的五个流行的算法？1.决策树2. 神经网络（反向传播）3. 概率网络4.最邻近法5. 支持向量机8.机器学习有哪些不同的算法技术？在机器学习不同类型的算法技术是：1.监督学习2.非监督学习3. 半监督学习4. 转导推理（Transduction）5.学习推理（Learning to Learn）。

机器学习工程师常见面试题在当今科技飞速发展的时代，机器学习领域正展现出前所未有的活力和潜力。

对于想要踏入这一领域，成为机器学习工程师的求职者来说，面试是关键的一步。

而了解常见的面试题，做好充分的准备，无疑能增加成功的几率。

下面就为大家介绍一些机器学习工程师常见的面试题。

一、基础理论知识1、什么是过拟合和欠拟合？如何防止过拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据上表现很差。

这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和无关特征。

欠拟合则是模型在训练数据和新数据上的表现都不佳，意味着模型没有充分学习到数据中的模式。

防止过拟合的方法有很多，比如增加数据量、使用正则化（如 L1 和 L2 正则化）、Dropout、早停法等。

2、解释一下梯度下降算法的原理。

梯度下降是一种用于寻找函数最小值的优化算法。

在机器学习中，我们通常要最小化一个损失函数。

梯度下降通过计算损失函数关于模型参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，从而逐步减小损失函数的值。

3、简述有监督学习和无监督学习的区别。

有监督学习是在有标记的数据上进行学习，模型学习的目标是根据输入特征预测输出标签。

常见的有监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。

无监督学习则是在没有标记的数据上进行学习，模型的目标是发现数据中的隐藏模式或结构，如聚类（KMeans 算法）、主成分分析（PCA）等。

二、模型与算法1、谈谈你对决策树算法的理解，以及它的优缺点。

决策树是一种基于树结构的分类和回归算法。

它通过对特征的不断分割来构建决策规则。

优点是易于理解和解释，计算复杂度相对较低；缺点是容易过拟合，对噪声敏感。

2、介绍一下随机森林和 GBDT（梯度提升决策树）的原理和应用场景。

随机森林是通过集成多个决策树来提高性能的算法。

它在训练时随机选择特征和样本构建决策树，最后综合多个决策树的结果进行预测。

适用于处理高维度数据和存在缺失值的数据。

机器学习工程师面试题在当今科技飞速发展的时代，机器学习工程师成为了备受瞩目的职业。

对于想要招聘优秀机器学习工程师的企业来说，设计一套有针对性且能有效考察应聘者能力的面试题至关重要。

以下是一些可能在面试中出现的问题，旨在全面了解应聘者的专业知识、实践经验和解决问题的能力。

一、基础知识1、请简要介绍一下监督学习、无监督学习和强化学习的区别，并举例说明它们在实际应用中的场景。

2、解释什么是过拟合和欠拟合，以及如何在模型训练中避免它们？3、谈谈你对梯度下降算法的理解，包括它的工作原理和常见的变种。

二、数据处理与特征工程1、假设给你一个包含大量文本数据的数据集，你会如何进行数据清洗和预处理？2、请描述几种常见的特征选择和特征提取方法，并说明它们的适用场景。

3、在处理缺失值时，你通常会采用哪些策略？为什么？三、模型选择与评估1、比较决策树、随机森林和支持向量机这三种模型的优缺点，以及在什么情况下你会选择使用其中的某一种。

2、解释混淆矩阵中的各项指标（如准确率、召回率、F1 值等），并说明它们在评估模型性能时的作用。

3、如果一个模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳，你认为可能的原因是什么？如何解决？四、深度学习相关1、简要介绍卷积神经网络（CNN）的工作原理，并举例说明其在图像识别中的应用。

2、谈谈你对循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的理解，以及它们适用于处理什么样的数据？3、在训练深度学习模型时，如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？五、实践经验1、请分享一个你在实际项目中运用机器学习解决问题的案例，包括问题描述、数据处理、模型选择和训练过程，以及最终的效果评估。

2、在项目中，当模型的性能无法满足需求时，你采取了哪些优化措施？3、描述一次你在团队中与其他成员协作完成机器学习任务的经历，包括你们的分工和沟通方式。

六、编程与技术能力1、请用 Python 实现一个简单的线性回归模型，并解释代码的关键部分。

机器学习面试题1、如何处理神经网络中的过拟合问题答：有多种方法进行处理L1/L2正则化dropoutdata argumentationearly stop2、Relu激活函数的优缺点？答：优点包括：解决了梯度消失、爆炸的问题计算方便，计算速度快，求导方便加速网络训练缺点包括：由于负数部分恒为0，会导致一些神经元无法激活输出不是以0为中心3、dropout方法在预测过程中需要如何处理？答：在训练过程中做了scale，那么在预测过程中就不需要做dropout，设置keep_prob = 1即可4、梯度消失和梯度爆炸的问题是如何产生的？如何解决？答：第一个问题相对简单，由于反向传播过程中，前面网络权重的偏导数的计算是逐渐从后往前累乘的，如果使用[公式] 激活函数的话，由于导数小于一，因此累乘会逐渐变小，导致梯度消失，前面的网络层权重更新变慢；如果权重[公式] 本身比较大，累乘会导致前面网络的参数偏导数变大，产生数值上溢。

因为sigmoid 导数最大为1/4，故只有当abs(w)>4时才可能出现梯度爆炸，因此最普遍发生的是梯度消失问题。

解决方法通常包括：使用ReLU等激活函数，梯度只会为0或者1，每层的网络都可以得到相同的更新速度；采用LSTM进行梯度裁剪(clip), 如果梯度值大于某个阈值，我们就进行梯度裁剪，限制在一个范围内使用正则化，这样会限制参数[公式] 的大小，从而防止梯度爆炸设计网络层数更少的网络进行模型训练；batch normalization。

5、非平衡数据集的处理方法有哪些？答：采用更好的评价指标，例如F1、AUC曲线等，而不是Recall、Precision进行过采样，随机重复少类别的样本来增加它的数量；进行欠采样，随机对多类别样本降采样通过在已有数据上添加噪声来生成新的数据修改损失函数，添加新的惩罚项，使得小样本的类别被判断错误的损失增大，迫使模型重视小样本的数据使用组合/集成方法解决样本不均衡，在每次生成训练集时使用所有分类中的小样本量，同时从分类中的大样本量中随机抽取数据来与小样本量合并构成训练集，这样反复多次会得到很多训练集和训练模型。

50个最受欢迎的机器学习面试问题机器学习是近年来强大的技术进步之一。

机器学习的普及为组织改变以数据驱动的决策为重点提供了主要支持。

因此，您会发现对精通机器学习的专业人员的突出需求。

因此，您还可以通过简单的Google搜索找到正在寻找机器学习面试问题的候选人！由于机器学习的技术观点正在逐渐发展，面试过程也涉及某些变化。

几年前，有关设计卷积网络的知识可能使您获得了机器学习中有希望的工作。

但是，时代已经改变。

如今，机器学习对算法，概率，统计数据，数据结构等抱有更大的期望。

因此，候选人需要全面准备顶级机器学习面试题。

众所周知，机器学习和数据科学是紧密相关的学科。

机器学习工程师是机器学习和数据科学领域的最高职位之一。

因此，我们对顶级机器学习面试问题的关注并非徒劳。

在2019年，机器学习工程师每年平均可赚146,085美元，年增长率高达344％。

因此，薪水的快速增长和有希望的工作岗位的机会意味着需要更好地准备机器学习面试。

顶级机器学习面试问答到目前为止，我们已经讨论了机器学习面试对您的IT事业的重要性。

那么，您想在首次尝试机器学习面试时取得成功吗？如果是，那么您来对地方了！该讨论将提出一些最佳的机器学习面试问题。

讨论的主要目的是为您的机器学习面试准备提供一个可靠的工具。

通常，您会认为针对新生的问题非常容易，并且基本的ML知识将有所帮助。

确实如此！面试官会询问机器学习面试问题，以寻找有经验的候选人作为后续问题。

为什么？当您证明您的机器学习基础知识时，访问员可以尝试更深入地研究您的能力。

因此，全面准备最新的机器学习面试问题可以帮助您成功通过面试。

以下讨论将针对五个不同类别的机器学习面试提出问题。

机器学习面试问题的每个类别将包含10个条目，可以帮助您理解问题的类型。

如果您很高兴找到机器学习的工作，那么为什么要等待呢？开始吧！数据工程师的机器学习面试问题最受欢迎的面试问题中的第一类是针对数据工程师的机器学习面试问题。

机器学习⾯试题库（⼀）0 SVM的原理？ ⽀持向量机的基本模型是定义在特征空间上间隔最⼤的线性分类器，间隔最⼤化使得它有别于感知机。

它是⼀种⼆分类模型，当采⽤核技巧之后，⽀持向量机可以⽤于⾮线性分类。

１　线性可分⽀持向量机（硬间隔⽀持向量机）：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最⼤化，学得⼀个线性可分⽀持向量机； ２　线性⽀持向量机（软间隔⽀持向量机）：当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最⼤化，学得⼀个线性⽀持向量机； ３　⾮线性⽀持向量机：当训练数据线性不可分时，通过使⽤核技巧以及软间隔最⼤化，学习得⼀个⾮线性⽀持向量机。

注：硬间隔：要求所有样本都必须分类正确 软间隔：可以允许⽀持向量机在⼀些样本上出错1 SVM中的核函数是什么？ ⽀持向量机通过⾮线性变换Φ(x)，把输⼊数据映射到⾼维特征空间，特征空间维数可能⾮常⾼，如果⽀持向量机求解只⽤到⾮线性变换的内积操作，⽽在低维空间恰好存在⼀个函数就等于这个⾮线性变换的内积K( x, x′) =<φ( x) ⋅φ( x′) > ，那么⽀持向量机就不⽤计算复杂的⾮线性变换，⽽由这个函数 K(x, x′) 直接得到⾮线性变换的内积，使⼤⼤简化了计算。

这样的函数 K(x, x′) 称为核函数　⼀句话解释：核函数是把输⼊向量丛低维空间映射到⾼维空间的⼀种⽅法2 为什么要使⽤核函数？ （1）核函数的引⼊避免了“维数灾难”，⼤⼤减⼩了计算量。

⽽输⼊空间的维数n对核函数矩阵⽆影响，因此，核函数⽅法可以有效处理⾼维输⼊。

（2）⽆需知道⾮线性变换函数Φ的形式和参数. （3）核函数的形式和参数的变化会隐式地改变从输⼊空间到特征空间的映射，进⽽对特征空间的性质产⽣影响，最终改变各种核函数⽅法的性能。

3 常⽤核函数都有哪些？ 1 多项式核函数 K(x,z) = (x*z + 1)p 2 ⾼斯核函数 K(x,z) = exp(-||x - z||2 ⁄ 2*σ2) 3 sigmod核函数 K(x,z) = tanh(Υ*||x - z ||2 + r) 3 字符串核函数 应⽤场景：在⽂本分类，信息检索，⽣物信息学 注：写出来⽐较⿇烦⾃⾏寻找答案　4 如何选取核函数？ 1寻找领域相关专家根据数据的分布来选择合适的核函数 2交叉验证多个核函数，⽐较效果选择最好 3按照经验，⼀般选择⾼斯核函数，因为⾼斯核函数可以映射到⽆穷维（具体推倒会在下⼀篇博客专门写出） 因为⾼斯核函数中的f(x) = exp(-||x - z||2 ⁄ 2*σ2) 经过泰勒公式展开可以化为Φ(x)T*Φ(x) 其中Φ(x) = exp(-x2/2σ2)(1，√1/2! * x2/σ2，...，√1/n! * x n/σn)5 SVM的损失函数?怎么理解？ SVM的损失函数为hinge 损失，∑L(Y(W * X + b) 其中L(Y(W * X + b) = [1 - y i * (W * X i + b)]+ [Z]+：max(0，Z ) 当样本点被正确分类且函数间隔(确信度)⼤于1的时，损失是0 否则损失是 1 - y i * (W * X i + b)6 使⽤⾼斯核函数，请描述SVM中的C和⾼斯核函数中的σ对分类器的影响？ SVM 中的C为惩罚参数，松弛变量的的系数，表⽰误分类点对⽬标函数的影响⼤⼩，C⼤表⽰影响⼤，C⼩表⽰影响⼩ ⾼斯核函数中的σ，控制映射为⾼维空间的变量，如果σ选得很⼤的话，⾼次特征上的权重实际上衰减得⾮常快，所以实际上（数值上近似⼀下）相当于⼀个低维的⼦空间； 反过来，如果σ选得很⼩，则可以将任意的数据映射为线性可分——当然，这并不⼀定是好事，因为随之⽽来的可能是⾮常严重的过拟合问题。

机器学习工程师常见面试题在当今科技飞速发展的时代，机器学习领域日益热门，成为了众多求职者向往的方向。

对于想要成为机器学习工程师的人来说，了解常见的面试题是准备面试的关键一步。

以下是一些在机器学习工程师面试中经常出现的问题。

一、数学基础相关问题1、请解释一下什么是梯度下降法，以及它在机器学习中的作用。

梯度下降法是一种用于寻找函数最小值的优化算法。

在机器学习中，我们通常要最小化一个损失函数来找到最优的模型参数。

通过不断地沿着梯度的反方向更新参数，逐渐接近最优解。

2、谈谈你对概率论中的条件概率和贝叶斯定理的理解。

条件概率是指在某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。

贝叶斯定理则提供了一种在已知先验概率和条件概率的情况下，计算后验概率的方法。

在机器学习中，常用于分类问题，如朴素贝叶斯分类器。

3、什么是正态分布？它有哪些重要的性质？正态分布是一种常见的连续概率分布，具有对称性、均值等于中位数等于众数等性质。

在很多实际问题中，数据往往近似服从正态分布，例如测量误差等。

二、机器学习算法相关问题1、详细介绍一下决策树算法，包括其构建过程和如何进行剪枝。

决策树是一种基于树结构的分类和回归算法。

构建过程通过选择最优的特征和划分点来生成节点，直到满足停止条件。

剪枝则是为了防止过拟合，包括预剪枝和后剪枝两种方法。

2、比较支持向量机（SVM）和逻辑回归算法的异同。

相同点：两者都可用于分类问题。

不同点：SVM 致力于寻找一个最优的超平面，使得两类样本之间的间隔最大；逻辑回归则是通过构建一个线性模型，然后使用逻辑函数将输出映射到 0,1 区间来表示概率。

3、解释一下随机森林算法的原理和优点。

随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法。

通过对训练数据进行随机抽样和特征抽样构建多个决策树，最后综合它们的预测结果。

优点包括具有较好的抗噪能力、不容易过拟合等。

三、模型评估与优化相关问题1、如何选择合适的评估指标来评估一个机器学习模型的性能？这取决于具体的问题和任务。

机器学习工程师面试题及答案在当今科技飞速发展的时代，机器学习工程师成为了热门职业之一。

为了选拔出优秀的机器学习工程师，面试环节至关重要。

以下是一些常见的机器学习工程师面试题及答案。

一、基础知识1、什么是机器学习？答案：机器学习是一门让计算机通过数据和经验来自动改进和优化性能的科学。

它使计算机能够从数据中自动发现模式、规律和知识，从而能够进行预测、分类、聚类等任务，而无需明确地编程。

2、列举几种常见的机器学习算法。

答案：常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K 近邻（KNN）、逻辑回归、神经网络等。

3、解释监督学习和无监督学习的区别。

答案：监督学习是指在有标记的数据集上进行学习，模型通过学习输入特征和对应的输出标记之间的关系来进行预测。

例如，分类和回归问题就是监督学习的典型任务。

无监督学习则是在没有标记的数据集中寻找模式和结构。

常见的无监督学习任务包括聚类、降维等。

二、数学基础1、解释梯度下降算法的原理。

答案：梯度下降是一种用于寻找函数最小值的优化算法。

在机器学习中，我们通常要最小化一个损失函数来优化模型的参数。

梯度下降的基本思想是沿着损失函数的负梯度方向逐步更新参数，使得损失函数的值逐渐减小。

每次更新的步长由学习率决定。

2、什么是过拟合和欠拟合？如何解决？答案：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现很差，因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和特定细节。

解决过拟合的方法包括增加数据量、使用正则化（如 L1 和 L2 正则化）、早停法、Dropout 等。

欠拟合则是指模型不能很好地拟合训练数据，表现为在训练数据和测试数据上的性能都不佳。

解决欠拟合的方法通常是增加模型的复杂度，例如增加特征、使用更复杂的模型结构等。

3、解释什么是交叉验证，以及它的作用。

答案：交叉验证是一种用于评估模型性能和选择超参数的技术。

它将数据集分成多个子集，然后在不同的子集组合上进行训练和验证，以得到更可靠的模型性能评估。